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《Android 创建线程源码与OOM分析》

taylorcyang 腾讯Bugly 2021-10-13

| 导语 企鹅FM近几个版本的外网Crash出现很多OutOfMemory(以下简称OOM)问题,Crash的堆栈都在Thread::start方法上。该文详细分析了发生原因。




有两种栈:

出现次数最多的一种,称之为 堆栈A

   java.lang.OutOfMemoryError: pthread_create (1040KB stack) failed: Out of memory    java.lang.Thread.nativeCreate(Native Method)    java.lang.Thread.start(Thread.java:745)    ...

另一种,出现次数较少,称之为 堆栈B

java.lang.OutOfMemoryError: Could not allocate JNI Env java.lang.Thread.nativeCreate(Native Method) java.lang.Thread.start(Thread.java:729) ...

针对上面两种crash,分析一下Android/Linux中线程的创建过程,以及该OOM出现的原因。



1. 从java到native

我们看到最靠近栈顶的java方法调用的 Thread::start, 该方法内部调用了 native 方法 Thread::nativeCreate。如下:

public synchronized void start() {    ...    nativeCreate(this, stackSize, daemon);    ... }

这里我们主要关注传入的两个参数

1.this: 即Thread对象自身

2.stackSize: 这个比较关键,指定了新创建的线程的栈大小,单位是字节(Byte)

  • Thread 类其中一个构造函数,接受stackSize参数

  • 设置为0表示忽略之

  • 文档提到:提高stackSize会减少StackOverFlow的发生,而降低stackSize会减少OutOfMemory的发生

  • 另外:该参数是平台相关的,在一些平台上可能会直接被无视(有点类似Syste::gc的描述,然而目前来看gc在绝大多数平台都生效)

3.daemon: 表明新创建的线程是否是Daemon线程

2. 从native到ART

native层的代码分析的是Android 8.0的ART虚拟机源码,相关文件会给出全路径。

首先我们看一下 Thread::nativeCreate 的native实现。在art/runtime/native/java_lang_thread.cc 中。其主要逻辑会调用到 art/runtime/thread.cc 的 art::Thread::CreateNativeThread 函数来。

其主要逻辑如下:

void Thread::CreateNativeThread(JNIEnv* env, jobject java_peer, size_t stack_size, bool is_daemon) {  // 代码1  Thread* child_thread = new Thread(is_daemon);  // 代码2  std::unique_ptr<JNIEnvExt> child_jni_env_ext(      JNIEnvExt::Create(child_thread, Runtime::Current()->GetJavaVM(), &error_msg));
 if (child_jni_env_ext.get() != nullptr) {    // 代码片段3    if (success) return;  }  // Either JNIEnvExt::Create or pthread_create(3) failed, so clean up.  // 代码片段4}

代码1

创建了 java.lang.Thread 相对应的 native 层C++对象。

代码2

有JNI基础的同学知道,java中每一个 java线程 对应一个 JniEnv 结构。这里的JniEnvExt 就是ART 中的 JniEnv。这里源码中有一段注释

Try to allocate a JNIEnvExt for the thread. We do this here as we might be out of memory and do not have a good way to report this on the child’s side.

代码片段4

3是创建线程的主要逻辑,4是执行创建流程失败的收尾逻辑。我们先跳过3,看一下4的逻辑。

std::string msg(child_jni_env_ext.get() == nullptr ?  StringPrintf("Could not allocate JNI Env: %s", error_msg.c_str()) :  StringPrintf("pthread_create (%s stack) failed: %s",               PrettySize(stack_size).c_str(),               strerror(pthread_create_result)));
ScopedObjectAccess soa(env); soa.Self()->ThrowOutOfMemoryError(msg.c_str());

可以看到最后一句就是抛出我们熟悉的OOM异常的地方了。而且msg刚好和我们遇到的两种堆栈吻合。

  • child_jni_env_ext.get() == nullptr 对应的是堆栈B

  • pthread_create 调用失败对应的是堆栈A

所以这里我们可以得出堆栈B发生的原因:JNIEnvExt::Create调用失败。
跟进去看一下为什么JNIEnvExt::Create会return nullptr:

JNIEnvExt* JNIEnvExt::Create(Thread* self_in, JavaVMExt* vm_in, std::string* error_msg) {  std::unique_ptr<JNIEnvExt> ret(new JNIEnvExt(self_in, vm_in, error_msg));
 if (CheckLocalsValid(ret.get())) {
   return ret.release();  }
     return nullptr; }

直接原因是CheckLocalsValidreturn false,再进一步是 JniEnvExt::table_mem_map_nullptr

调用链是 JniEnvExt::Create() -> JNIEnvExt::JNIEnvExt()(构造函数) -> IndirectReferenceTable::IndirectReferenceTable()

我们一步到位,直接看一下IndirectReferenceTable::IndirectReferenceTable()的实现

const size_t table_bytes = max_count * sizeof(IrtEntry); table_mem_map_.reset(MemMap::MapAnonymous(..., table_bytes, ...));

这里的max_count是常量 art::kLocalsInitial == 512
而笔者自己计算了一下
sizeof(IrtEntry) == 8。所以 table_bytes = 512 * 8 = 4096 = 4k,刚好是一个内存页的大小。

因此是调用MemMap::MapAnonymous() 失败了。

核心代码摘要如下, art/runtime/mem_map.cc:

// 1. 创建 ashmemfd.reset(  ashmem_create_region(debug_friendly_name.c_str(), page_aligned_byte_count));
// 2. 调用mmap映射到用户态内存地址空间void* actual = MapInternal(..., fd.get(), ...);

需要注意的是如果步骤1失败的话,fd.get()返回-1,步骤2仍然会正常执行,只不过其行为有所不同。

如果步骤1成功的话,两个步骤则是:

1.通过Andorid的匿名共享内存(Anonymous Shared Memory)分配 4KB(一个page)内核态内存

2.再通过 Linux 的 mmap 调用映射到用户态虚拟内存地址空间。

如果步骤1失败的话,步骤2则是:

  • 通过 Linux 的 mmap 调用创建一段虚拟内存。

注意是分配虚拟内存失败了,区分一下虚拟内存和物理内存的概念。

考察失败的场景:

  • 步骤1 失败的情况一般是内核分配内存失败,这种情况下,整个设备/OS的内存应该都处于非常紧张的状态。

  • 步骤2 失败的情况一般是 进程虚拟内存地址空间耗尽。

另外,8.0的代码中可以看到,在mmap失败之后,会整理一串错误信息出来,而外网的crash中没看到相关信息,猜测是新版本加入的。错误信息如下:”Failed anonymous mmap(%p, %zd, 0x%x, 0x%x, %d, 0): %s. See process maps in the log.”

显然,此处是因为步骤2 失败。


PS: 关于Android 的ashmem可以阅读

  • Android系统匿名共享内存Ashmem(Anonymous Shared Memory)驱动程序源代码分析(http://blog.csdn.net/luoshengyang/article/details/6664554)

  • 技术内幕:Android对Linux内核的增强 Ashmem(http://www.jmpcrash.com/?p=315)

  • Android Kernel Features(https://elinux.org/Android_Kernel_Features#ashmem)


至此,代码片段4就分析完了,其只主要功能就是创建子线程相关的数据结构。同事也分析出了Crash堆栈B的出现原因,而Crash堆栈A出现的原因则隐藏在代码片段3中。

3. 从 ART 到 pthread

代码片段3:

if (child_jni_env_ext.get() != nullptr) {    pthread_t new_pthread;    pthread_attr_t attr;    ...    CHECK_PTHREAD_CALL(pthread_attr_setstacksize, (&attr, stack_size), stack_size);    pthread_create_result = pthread_create(&new_pthread,                                           &attr,                                           Thread::CreateCallback,                                           child_thread);
   if (pthread_create_result == 0) {     ...     return;    }  }

可以看到,主要逻辑就是调用了pthread_create,该函数有几个参数:

new_pthread: 新创建的线程的句柄。
attr: 指定了新线程的一些属性,其中包括栈大小
Thread::CreateCallback: 新创建的线程的routine函数,即,线程的入口函数。
child_thread: callbac的唯一参数,此处是 native 层的 Thread 类。

废话不多少,我们进去pthread_create看一下代码逻辑。

PS:Android的C语言标准库实现是区别于普通GNU/Linux发行版的glic的,因为后者是LGPL协议的,Android重写了一个实现,用的是BSD协议。该lib叫做Bionichttps://www.wikiwand.com/en/Bionic_(software) (意为仿生)。

bionic/lib/bionic/pthread_create.cpp:

int pthread_create(pthread_t* thread_out, pthread_attr_t const* attr, void* (*start_routine)(void*), void* arg) {  ...  // 1. 分配栈。  pthread_internal_t* thread = NULL;
 void* child_stack = NULL;
 int result = __allocate_thread(&thread_attr, &thread, &child_stack);
 if (result != 0) {
    return result;  }  ...  // 2. linux 系统调用 clone,执行真正的创建动作。  int rc = clone(__pthread_start, child_stack, flags, thread, &(thread->tid), tls, &(thread->tid));
  if (rc == -1) {
     return errno;  }  ...  return 0; }

步骤2先按下不表,我们看看步骤1的逻辑:

static int __allocate_thread(...)  {  mmap_size = BIONIC_ALIGN(attr->stack_size + sizeof(pthread_internal_t), PAGE_SIZE);  attr->stack_base = __create_thread_mapped_space(mmap_size, attr->guard_size);
 if (attr->stack_base == NULL) {
    return EAGAIN;  }  ... }

再看一下__create_thread_mapped_space干了什么:

static void* __create_thread_mapped_space(size_t mmap_size, size_t stack_guard_size) {  // Create a new private anonymous map.  int prot = PROT_READ | PROT_WRITE;
 int flags = MAP_PRIVATE | MAP_ANONYMOUS | MAP_NORESERVE;
 void* space = mmap(NULL, mmap_size, prot, flags, -1, 0);
 if (space == MAP_FAILED) {    ...   return NULL;  }  // 代码片段1  return space; }

主体逻辑再简单不过,即:调用mmap分配栈内存。这里mmap flag中指定了 MAP_ANONYMOUS,即匿名内存映射(mapping anonymous)(https://www.wikiwand.com/en/Mmap#/File-backed_and_anonymous)。这是在Linux中分配大块内存的常用方式。其分配的是虚拟内存,对应页的物理内存并不会立即分配,而是在用到的时候,触发内核的缺页中断,然后中断处理函数再分配物理内存。

我们看一下创建的内存大小是怎么计算的。在pthread的实现中,mmap分配的内存赋值给了stack_basestack_base不光是线程执行的栈,其中还存储了线程的其他信息(如线程名,ThreadLocal变量等),这些信息定义在pthread_internal_t结构体中。因此实际分配的内存大小是 stack_size + sizeof(pthread_internal_t),然后再向上取整,按照内存页大小对齐。

还记得crash堆栈A的异常描述吗

java.lang.OutOfMemoryError: pthread_create (1040KB stack) failed: Out of memory

结论

没错!就是因为这里的mmap失败了。又是虚拟内存分配失败。

默认 StackSize 是多少

另外一个需要考虑的事,如果没有指定stackSize,默认的是多少呢?
Java层的Thread类默认stackSize是0,传给native层也是0,于是在native层有这样一段代码。

static size_t FixStackSize(size_t stack_size) {
 if (stack_size == 0) {
   // GetDefaultStackSize 是启动art时命令行的 "-Xss=" 参数    // Android 中没有该参数,因此为0.    stack_size = Runtime::Current()->GetDefaultStackSize();  }  // bionic pthread 默认栈大小是 1M  stack_size += 1 * MB;  ...  if (Runtime::Current()->ExplicitStackOverflowChecks()) {    // 8K    stack_size += GetStackOverflowReservedBytes(kRuntimeISA);  } else {    // 8K + 8K    stack_size += Thread::kStackOverflowImplicitCheckSize +        GetStackOverflowReservedBytes(kRuntimeISA);  }  ...  return stack_size; }

因此 默认的 stackSize = 1M + 8K + 8K = 1040K,和crash堆栈完全一致。

Native 层的Stack Overflow检测

另外上面的代码片段1其实也挺有意思的,它优雅的判断了StackOverflow的场景,避免栈内存溢出污染其他内存区域。

PS 代码片段1:

// Stack is at the lower end of mapped space, stack guard region is at the lower end of stack.  // Set the stack guard region to PROT_NONE, so we can detect thread stack overflow.  if (mprotect(space, stack_guard_size, PROT_NONE) == -1) {     ...     munmap(space, mmap_size);
     return NULL;  }  prctl(PR_SET_VMA, PR_SET_VMA_ANON_NAME, space, stack_guard_size, "thread stack guard page");

栈的增长方向是从高地址到低地址,因此把栈最低地址的stack_guard_size字节的内存设置成不可访问。当访问到的时候就会触发系统的异常处理~这段内存有个名字叫做Red Zone

4. 从 pthread 到 Linux 内核调用

这里主要涉及到 linux 的clone系统调用(SystemCall)(http://man7.org/linux/man-pages/man2/clone.2.html)。
man page说:

clone() creates a new process, in a manner similar to fork(2).

嗯,“clone创建新进程”?等等,不是线程吗?哈,这里有一个很有趣的地方,Unix里面其实只有进程,而线程是 POSIX标准定义的。因此这里的clone是实现线程的一种手段。

简单来说:

  • fork:创建新的进程,并把父进程的内存全部copy到子进程,两者的内存不共享。(后来优化出了CopyOnWrite机制,几乎完全优化掉了Copy内存的开销)。

  • clone:创建新的进程,并且父进程和子进程共享内存。

因此当两个进程的内存共享之后,完全就符合“线程”的定义了。

5. 结论OOM分析

OK,终于分析完了,看了好多代码。最终得出一个结论,不管是堆栈A,还是堆栈B:

创建线程过程中发生OOM是因为进程内的虚拟内存地址空间耗尽了。

所以,什么情况下虚拟内存地址空间才会耗尽呢?我们先研究一下linux的虚拟内存怎么布局的。
可以参看这里, 笔者借用另一个PPT 21页(
https://events.linuxfoundation.org/sites/events/files/slides/elc_2016_mem.pdf)

可以看到32位系统中,用户空间的内存是3G大,简单起见,我们粗略估计一下,假设

1.可见虚拟内存是3G大(实际值更小)

2.创建一个进程需要1M虚拟内存(实际值更大)
因此再假设有一个进程,除了创建线程什么都不干,那他最多能创建多少个线程?

3G/1M = 约3000个

没错,在完全理想的情况下最多是3000个线程。综合其他因素,实际值会明显小于3000。虽然3000的上限看上去很大,而如果有代码逻辑问题,创建很多线程,其实很容易爆掉。

外网上报的crash则属于这种情况,某种corner-case下会导致线程的无节制创建。

6. PS: FileDescriptor超出上限?!

受到 《不可思议的OOM》https://mp.weixin.qq.com/s/AjtzDxwJzyqC95FXgDPS1g) 启发,在此特别感谢作者。

请读者先行阅读上文。

怎么判断虚拟内存用完还是FileDescriptor耗尽呢?

对于堆栈A

我们看到抛出OOM的地方已经保留了错误码信息

pthread_create_result = pthread_create(...); ... StringPrintf("pthread_create (%s stack) failed: %s",             PrettySize(stack_size).c_str(), strerror(pthread_create_result)));

代码中pthread_create_result是linux标准错误码定义,定义在 bionic/lib/private/bionic_errdefs/bionic_errdefs.h 头文件中,

__BIONIC_ERRDEF( EBADF          ,   9, "Bad file descriptor" ) __BIONIC_ERRDEF( ECHILD         ,  10, "No child processes" ) __BIONIC_ERRDEF( EAGAIN         ,  11, "Try again" ) __BIONIC_ERRDEF( ENOMEM         ,  12, "Out of memory" )        // <-----... __BIONIC_ERRDEF( EMFILE         ,  24, "Too many open files" )  // <-----

因此我们可以通过OOM异常的message字段,对应看到错误码。在企鹅FM的异常场景中,属于12,即Out of memory。

同时,在上文提到的linux clone系统调用中,有一处log。

int rc = clone(__pthread_start, child_stack, flags, thread, &(thread->tid), tls, &(thread->tid));
 if (rc == -1) {   ...    __libc_format_log(ANDROID_LOG_WARN, "libc", "pthread_create failed: clone failed: %s", strerror(errno));  }

因此,在系统log中也能看到蛛丝马迹,例如:

: pthread_create failed: clone failed: Out of memory11-06 12:27:00.256 30775 31188 W art     : Throwing OutOfMemoryError "pthread_create (1040KB stack) failed: Out of memory"

对于堆栈B

在上文提到的代码片段中:

fd.Reset(ashmem_create_region(debug_friendly_name.c_str(), page_aligned_byte_count),  /* check_usage */ false);  
  if (fd.Fd() == -1) {      *error_msg = StringPrintf("ashmem_create_region failed for '%s': %s", name, strerror(errno));

可以看到会打印出来错误信息,然而Android 8.0 似乎改了代码 https://android.googlesource.com/platform/art/+/a5c61bf479453e7e195888afb4e62a9872d6be7c%5E%21/runtime/mem_map.cc

对应日志中可以看到 errno

11-06 06:25:54.193  3725  8575 E art     : ashmem_create_region failed for 'indirect ref table': Too many open files11-06 06:25:54.193  3725  8575 W art     : Throwing OutOfMemoryError "Could not allocate JNI Env"

企鹅FM中的堆栈B场景属于 FileDescriptor 耗尽


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